随着科学技术的快速发展，人工智能（AI）理论和技术日渐成熟，其应用范围不断扩大，在智能搜索、组合调度、智慧感知、模式识别、逻辑程序设计、复杂系统及人类思维方式等方面得到了广泛的关注和研究。新冠肺炎疫情防控期间，人工智能的应用价值得到了极大程度的体现，大量基于工智能算法和技术的工具实现了良好的落地与应用。从全球范围来看，多个国家已将人工智能上升到国家战略层面，布局和抢占人工智能高地愈发成为共识。人工智能对国家经济持续发展、产业升级转型和科技进步都起着非常重要的作用，也与我国未来发展的重点方向有着不谋而合的一致目标。

自2019年起，人工智能的发展进入与产业加速融合的阶段。经过近几年的发展，人工智能已经广泛渗透进金融、零售、工业、能源、医疗、城市管理等多个行业和领域，并且一些行业头部企业已经全面拥抱了智能化转型。 由于可获取和参考的建设经验有限，加上企业所处行业、发展阶段的不同，自身需求以及拥有的资源禀赋各异等因素，人工智能在产业中落地充满挑战。在本报告中，爱分析基于大量调研和过往研究积累，从战略、数据、场景规划、应用解决方案开发、技术基础设施、组织和人才六个维度梳理出了目前人工智能在产业中落地面临的20个主要挑战。

智能化是2022年汽车供应链最吸引人的赛道，需求-技术-资金-人才形成良好正循环，智能化各个环节飞轮旋转进入加速阶段，渗透率是指导智能化赛道投资的最重要指标，E/E架构是智能化赛道跟踪的技术底层，“传感层（信息输入）-决策层（信息处理）-执行层（信息传递）“是智能化赛道跟踪的三大重要技术创新节点，应用层是检验智能化终端渗透率能否提升的，投资建议：坚定看好汽车智能化大赛道。各个环节核心个股：1），风险提示：全球疫情控制低于预期；芯片短缺持续，乘用车需求复苏低于预期；智能化推广不及预期等。

​人工智能+医疗与生命科学即AI医疗已从起步期迈入发展期，AI医疗应用已从早期浮现阶段过渡为深入探索阶段。在该时期与阶段内，医疗数据的安全性得到维护，数据互联互 通建设向数据治理与开发转变，AI医疗影像向多疾病横向拓展与纵向深挖，NLP技术产品领先于 KG、ML技术产品，如CDSS领先于AI制药，个别赛道竞争加剧，可行的商业模式浮出水面。

金融机构数字化转型正在如火如荼地进行，人工智能作为数字化转型的重要手段之一，全方位融合赋能金融行业的业务领域和场景应用，人工智能助力金融行业升级的序幕正式开启。 从应用范围来看，目前人工智能技术在金融产品设计、市场营销、风险控制、客户服务和其他支持性活动等金融行业五大业务链环节均有渗透，已经全面覆盖了主流业务场景。从技术价值来看，深度融合金融业务场景的人工智能技术正逐步解决行业痛点问题，在实现业务流程自动化，弥合信息差，构建普惠金融方面发挥着关键作用，已经在获取增量业务、降低风险成本、改善运营成本、提升客户满意度方面进入了价值创造阶段。从应用场景来看，以物特征识别、机器学习、计算机视觉、知识图谱等技术赋能下的金融行业，衍生出智能营销、智能身份识别、智能客服等多个金融人工智能典型场景。

近年来，随着经济的快速发展和社会的不断进步，人民群众对医疗服务的质量及精细化程度要求不断提高。与此同时，当前医疗资源在配置方面仍存在着诸如优质医疗资源分布过度集中、基层医疗诊疗能力薄弱等问题。 随着中国医疗卫生领域体制改革的不断深化，具有中国特色的创新型医疗健康服务体系正在逐步形成。同时，在云计算、大数据和人工智能等技术的驱动下，互联网线上问诊、临床辅助诊疗、病案质控等创新性医疗业务场景已经从概念走向实际应用，为缓解医疗资源供需矛盾带来新的解决思路。

​2016年以来，以机器学习（machine learming），尤其是深度学习（deep learning）为代表的新一代人工智能技术不断朝着更加先进、复杂、自主的方向发展，这给经济和社会发展带来了新的变革性机遇。Al应用迎来“物种大爆发”，日益渗透到各行各业和人类生活的方方面面，有望塑造新型的经济和社会形态。与此同时，科技伦理也日益成为了当前Al技术发展与产业应用中的“必选项”，各界纷纷探索Al伦理原则、框架、治理机制等。科技伦理的一个核心议题就是人工智能的透明度与可解释性（transparency and explainability）。2021年11月，联合国UNESCO通过的首个全球性的Al伦理协议《人工智能伦理建议书》（Recommendation on the ethics of artificial intelligence），提出的十大Al原则就包括“透明性与可解释性”，即算法的工作方式和算法训练数据应具有透明度和可理解性。

中国少儿编程行业发展现状：中国少年儿童人口达1.93亿，编程教育市场潜力巨大。国家政策密集出台，支持编程教育发展。少年儿童编程学习人数持续增长。少儿编程市场规模超百亿，增长强劲。

在我们看来，消费行业涵盖了广泛的 业务，包括消费品、零售、汽车、住 宿、餐饮、旅游和交通。这些看似完 全不同业务的共同点是，它们都将重点放在 服务客户上，并共同解决当前和未来的业务 问题。 与消费者相关的企业正在积极探索利用AI方 案，涌现出许多有价值的案例。然而，AI的应 用和成熟度因各种原因而不同，如：由于数据 质量和复杂性而产生的可扩展性；组织结构与 人才匮乏；缺乏信任。

随着人工智能技术发展日趋成熟，教培机构得以借助Al对教育真正赋能，助力教育实现个性化、均衡化、规模化。教育普惠每一个人，始终代表着教育发展的终极理想，而“Al+教育”即秉承“因材施教”的教学理念。不容忽视的是，人工智能时代的浪潮已经涌来，培养新时代Al人才成为教育行业的一大任务。而如何更高效地培育面向未来、面向全球竞争的未来Al人才，仍等待着吾辈去探索和解答。